一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法技术

本发明专利技术涉及一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法，其技术特点是包括以下步骤：计算本质矩阵E；由本质矩阵恢复摄像机矩阵P；将摄像机矩阵P转换为连续相对定向元素初始值；将连续相对定向元素初始值转换为独立向定向元素初始值；构建独立相对定向误差方程、最小二乘法求解独立相对定向元素改正数、更新独立相对定向元素进行最小二程迭代求解，实现倾斜影像相对定向功能。本发明专利技术基于本质矩阵分解获取连续相对方位元素初值并采用最小二乘迭代优化的相对定向的方法，解决了传统相对定向方法无法适应于倾斜影像相对定向的问题，满足了摄影测量关于相对定向的精度要求，适用于相对姿态较大、相对位置任意的倾斜航摄影像。

An oblique image relative orientation method based on essential matrix decomposition

The invention relates to a tilted image nature matrix decomposition method based on relative orientation, the technology is characterized by comprising the following steps: Calculation of the essential matrix E matrix P camera; recovery from essential matrix; the camera matrix P is converted to a continuous initial value of relative orientation elements; the continuous initial value of relative orientation elements to convert the initial orientation elements the construction of the independent independent; relative orientation error equation, least squares method independent of relative orientation elements correction, independent of relative orientation elements of minimum two-way iterative method, realize the image tilt relative to function. The method of the invention is the essential matrix decomposition to obtain continuous relative orientation elements and initial value of the relative orientation of least squares iterative optimization based solution to the traditional relative orientation method can not adapt to the tilt image relative orientation, to meet the requirements of precision photogrammetry on relative orientation, applicable to large relative attitude and relative position of arbitrary tilt aerial image.

【技术实现步骤摘要】
一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法
本专利技术属于摄影测量与遥感
，涉及倾斜摄影测量影像的相对定向技术，尤其是一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法。
技术介绍
当前，倾斜摄影测量数据后处理中,存在相对姿态较大、相对位置任意的影像的相对定向问题。传统摄影测量的相对定向方法，因其相对姿态小，相对位置固定，而采用0值等的经验值作为初值，进行最小二乘迭代求解，这种方式显然不使用于解决倾斜影像的相对定向问题。在计算机视觉领域，相对定向问题可描述为根据对同一场景的两幅不同视角的影像来恢复摄影瞬间两相机间的相对位置与姿态，即通过一个旋转矩阵和一个平移向量来描述其中一张影像的摄像机坐标系在另一张影像的摄像机坐标系中的方位和位置。相关计算机视觉领域学者发现两影像摄影瞬间对应的摄像机坐标系的相对位置与姿态信息包含于本质矩阵中，通过基于本质矩阵的奇异值分解实现相对定向。值得注意的是，基于本质矩阵分解法虽可以恢复得到相对姿态较大情况下的相对位置与姿态解，但存在以下两个问题：(1)计算机视觉与摄影测量领域在各自相对定向过程中对两影像相互位置关系描述十分接近但并非不完全一致，由计算机视觉中基于本质矩阵分解得到的相对定向结果必须转换为摄影测量中对应的相对定向元素，才能将其应用于解决倾斜影像的相对定向问题；(2)解算结果精度不高，不能满足摄影测量关于相对定向的精度要求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法，用以解决传统相对定向方法无法适应于倾斜影像相对定向的问题。本专利技术解决现有的技术问题是采取以下技术方案实现的：一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法，包括以下步骤：步骤1、计算本质矩阵E；步骤2、由本质矩阵恢复摄像机矩阵P；步骤3、将摄像机矩阵P转换为连续相对定向元素初始值；步骤4、将连续相对定向元素初始值转换为独立向定向元素初始值；步骤5、构建独立相对定向误差方程、最小二乘法求解独立相对定向元素改正数、更新独立相对定向元素进行最小二程迭代求解，实现倾斜影像相对定向功能。所述步骤1的计算方法为：由一定数量的同名像点求解得到两影像间的基础矩阵F，进而计算得到本质矩阵E。所述步骤2的实现方法为：在归一化坐标下，给定本质矩阵E和第一幅影像摄像机矩阵P＝[I|0]，由本质矩阵的奇异值分解结果E＝UWVT，得到四种可能的平移、旋转变换组合来组成第二幅影像对应的摄像机矩阵，将四种可能的摄像机矩阵带入下式：解算z1、z2，求得z1、z2均满足大于零的约束，则对应的摄像机矩阵为唯一正确解，从而确定了摄像机矩阵唯一解的P＝[Rcv|tcv]；式中，z1、z2分别为点P在第一、二幅影像对应摄像机坐标系中的成像深度；K1、K2分别为第一、二幅影像的对应相机的标定矩阵；p1、p2分别表示某空间点P在第一、二幅影像图像坐标系下的齐次坐标；Rcv、tcv给出了由第二张影像摄像机坐标系到第一张影像摄像机坐标系的刚体变换的旋转矩阵与平移向量。所述步骤3的实现方法为：根据连续相对定向元素的定义，基线向量tph＝B＝(Bx,By,Bz)T＝1O2为由第一张影像像空间坐标系中心到第二张影像像空间坐标系中心的平移向量，在与实际基线长度相差一个缩放因子的情况下由by,bz计算得到；第二张影像像空间坐标系到第一张影像像空间坐标系的旋转矩阵为Rph，该旋转矩阵Rph由连续相对定向元素中三个角元素ω,κ按αx-ω-κ转角系统构成，故空间点P在第一张影像像空间坐标系下的坐标向量1Pph可由第二张影像像空间坐标系中的坐标向量2Pph按下式转化得到：1Pph＝Rph2Pph+tph多视图几何中摄像机坐标系C-XYZ与摄影测量中的像空间坐标系S-xyz的相互关系由下式表示：Pcv＝DPph其中，D矩阵为主对角线元素为1或-1的对角阵，表示如下：进而有：D2Pph＝RcvD1Pph+tcv整理得：1Pph＝DRcvTD2Pph-DRcvTtcv得到：连续相对定向几何模型采用αx-ω-κ转角系统，相对定向角元素应满足ω∈(-90°,90°)和κ∈[-180°,180°]，由得到Rph、tph后，依据由Rph计算连续相对定向角元素ω,κ；by,bz由基线向量tph＝(Bx,By,Bz)T导出。所述步骤4的实现方法包括如下过程：基线坐标系到左像空间坐标系的旋转矩阵由连续相对定向元素解求独立相对定向元素和由独立相对定向元素解求连续相对定向元素。所述基线坐标系到左像空间坐标系的旋转矩阵过程为：在左像空间坐标系下,记Z轴方向向量为ZL＝(0,0,1)T，基线坐标系XYZ三坐标轴轴方向单位向量分别为X、Y、Z；X与基线方向平行,有Y同时垂直于X、ZL，有Z同时垂直于X、Y，有将基线坐标系三轴单位向量组成由基线坐标系转换到左像空间坐标系的旋转矩阵该旋转矩阵可视为由Bx,By,Bz作变量的函数矩阵M(Bx,By,Bz)，表示如下：所述由连续相对定向元素解求独立相对定向元素(τ1,κ1,ε,τ2,κ2)过程为：通过下式计算Rαy(0,τ1,κ1)：通过下式计算Rαy(ε,τ2,κ2)：最后由转角系统定义如下公式，根据Rαy(0,τ1,κ1)的值计算τ1,κ1；根据Rαy(ε,τ2,κ2)的值计算ε,τ2,κ2；所述由独立相对定向元素(τ1,κ1,ε,τ2,κ2)解求连续相对定向元素过程为：通过下式计算By、Bz：通过下式计算最后由αx-ω-κ转角系统定义如下公式，通过的值计算ω,κ：本专利技术的优点和积极效果是：1、本专利技术基于本质矩阵分解获取连续相对方位元素初值并采用最小二乘迭代优化的相对定向的方法，解决了传统相对定向方法无法适应于倾斜影像相对定向的问题，适用于相对姿态较大、相对位置任意的倾斜航摄影像。2、本专利技术通过分析独立相对定向元素和连续相对定向元素的内在关系，给出独立、连续两种相对定向元素的直接转换方法；通过分析计算机视觉领域关于相对定向的数学模型，给出了由计算机视觉相对定向结果转换为摄影测量中相对定向元素的实现方法，提高了解算结果精度，满足了摄影测量关于相对定向的精度要求。附图说明图1为连续法相对定向几何模型；图2为独立相对定向几何模型；图3为计算机视觉中两相机相对位姿关系示意图；图4为本专利技术的处理流程图；图5为摄影测量中摄像机成像几何示意图；图6a为影像1：A号相机(向左拍摄)的真实倾斜摄影影像缩略图；图6b为影像2：B号相机(向后拍摄)的真实倾斜摄影影像缩略图；图6c为影像3：C号相机(向右拍摄)的真实倾斜摄影影像缩略图；图6d为影像4：D号相机(向前拍摄)的真实倾斜摄影影像缩略图；图6e为影像5：E号相机(下视正射)的真实倾斜摄影影像缩略图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术实施例做进一步详述：一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法，给出了由计算机视觉中基于本质矩阵分解得到的相对定向结果直接转换为摄影测量中连续相对定向元素的方法，并视该转换结果为初值进行严密的相对定向迭代求解，以解决倾斜航摄影像的相对定向问题，本专利技术专利基于以下背景知识：(1)摄影测量领域中相对定向几何模型摄影测量的立体像对中两像片像空系之间的方位关系称为像对的相对方位，确定相对方位所需的元素称为相对方位元素，解算立体像对相对方位元素的工作本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、计算本质矩阵E；步骤2、由本质矩阵恢复摄像机矩阵P；步骤3、将摄像机矩阵P转换为连续相对定向元素初始值；步骤4、将连续相对定向元素初始值转换为独立向定向元素初始值；步骤5、构建独立相对定向误差方程、最小二乘法求解独立相对定向元素改正数、更新独立相对定向元素进行最小二程迭代求解，实现倾斜影像相对定向功能。

【技术特征摘要】
1.一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、计算本质矩阵E；步骤2、由本质矩阵恢复摄像机矩阵P；步骤3、将摄像机矩阵P转换为连续相对定向元素初始值；步骤4、将连续相对定向元素初始值转换为独立向定向元素初始值；步骤5、构建独立相对定向误差方程、最小二乘法求解独立相对定向元素改正数、更新独立相对定向元素进行最小二程迭代求解，实现倾斜影像相对定向功能。2.根据权利要求1所述的一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法，其特征在于：所述步骤1的计算方法为：由一定数量的同名像点求解得到两影像间的基础矩阵F，进而计算得到本质矩阵E。3.根据权利要求1所述的一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法，其特征在于：所述步骤2的实现方法为：在归一化坐标下，给定本质矩阵E和第一幅影像摄像机矩阵P＝[I|0]，由本质矩阵的奇异值分解结果E＝UWVT，得到四种可能的平移、旋转变换组合来组成第二幅影像对应的摄像机矩阵，将四种可能的摄像机矩阵带入下式：解算z1、z2，求得z1、z2均满足大于零的约束，则对应的摄像机矩阵为唯一正确解，从而确定了摄像机矩阵唯一解的P＝[Rcv|tcv]；式中，z1、z2分别为点P在第一、二幅影像对应摄像机坐标系中的成像深度；K1、K2分别为第一、二幅影像的对应相机的标定矩阵；p1、p2分别表示某空间点P在第一、二幅影像图像坐标系下的齐次坐标；Rcv、tcv给出了由第二张影像摄像机坐标系到第一张影像摄像机坐标系的刚体变换的旋转矩阵与平移向量。4.根据权利要求1所述的一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法，其特征在于：所述步骤3的实现方法为：根据连续相对定向元素的定义，基线向量tph＝B＝(Bx,By,Bz)T＝1O2为由第一张影像像空间坐标系中心到第二张影像像空间坐标系中心的平移向量，在与实际基线长度相差一个缩放因子的情况下由by,bz计算得到；第二张影像像空间坐标系到第一张影像像空间坐标系的旋转矩阵为Rph，该旋转矩阵Rph由连续相对定向元素中三个角元素ω,κ按αx-ω-κ转角系统构成，故空间点P在第一张影像像空间坐标系下的坐标向量1Pph可由第二张影像像空间坐标系中的坐标向量2Pph按下式转化得到：1Pph＝Rph2Pph+tph多视图几何中摄像机坐标系C-XYZ与摄影测量中的像空间坐标系S-xyz的相互关系由下式表示：Pcv＝DPph其中，D矩阵为主对角线元素为1或-1的对角阵，表示如下：进而有：D2Pph＝RcvD1Pph+tcv整理得：1Pph＝DRcvTD2Pph-DRcvTtcv得到：连续相对定向几何模型采用αx-ω-κ转角系统，相对定向角元素应满足ω∈(-90°,90°)和κ∈[-180°,180°]，由得到Rph、tph后，依据由Rph计算连续相对定向角元素ω,κ；by,bz由基线向量tph＝(Bx,By,Bz)T导出。5.根据权利要求1所述的一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法，其特征在于：所述步骤4的实现方法包括如下过程：基线坐标系到左像空间坐标系的旋转矩阵由连续相对定向元素解求独立相对定向元素和由独立相对定向元素解求连续相对定向元素。6.根据权利要求5所述的一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方...

【专利技术属性】
技术研发人员：闸旋，滕惠忠，申家双，李海滨，赵健，叶秋果，郭忠磊，
申请(专利权)人：中国人民解放军九二八五九部队，
类型：发明
国别省市：天津,12